如何创建一个线程负责接收数据并将数据存储到队列中另一个线程则负责从队列中获取数据并进行预测和异常判断。多个线程共享队列并且可以并发地读取和写入队列中的数据进而提高处理效率。

以下是一个示例代码，其中包括了创建线程、使用队列进行数据共享以及多线程并发读写数据的实现：

import threading
import queue

# 创建队列用于数据共享
data_queue = queue.Queue()

# 定义线程1，用于接收数据并将其存储到队列中
def receive_data():
    while True:
        # 模拟从网络或其他接口接收数据
        data = receive_data_from_network()
        # 将数据存储到队列中
        data_queue.put(data)

# 定义线程2，用于从队列中获取数据并进行预测和异常判断
def process_data():
    while True:
        # 从队列中获取数据
        data = data_queue.get()
        # 进行预测和异常判断
        result = predict_and_detect(data)
        # 处理结果
        process_result(result)

# 创建线程1和线程2，并启动它们
thread1 = threading.Thread(target=receive_data)
thread2 = threading.Thread(target=process_data)
thread1.start()
thread2.start()

在这个示例代码中，我们首先创建了一个队列data_queue，用于存储数据。然后定义了两个线程receive_data()和process_data()。线程1负责接收数据并将其存储到队列中，线程2则负责从队列中获取数据并进行预测和异常判断。两个线程都是一个死循环，不断地进行数据的读写操作。

在启动线程之前，我们需要创建线程对象thread1和thread2，并将它们的target参数分别指定为receive_data和process_data函数。然后，我们使用start()方法启动线程。

由于多个线程共享队列data_queue，因此在进行数据读写时需要注意线程安全问题。在这个示例代码中，由于Python中的队列实现是线程安全的，因此我们可以直接在不同的线程中并发地进行队列的读写操作，而无需担心数据冲突或竞争条件的问题。